多模态长文本理解测评首发:46款模型无一攻克128K难关
多模态长文本理解测评首发:46款模型无一攻克128K难关来自香港科技大学、腾讯西雅图AI Lab、爱丁堡大学、Miniml.AI、英伟达的研究者联合提出了MMLongBench,旨在全面评估多模态模型的长文本理解能力。
来自香港科技大学、腾讯西雅图AI Lab、爱丁堡大学、Miniml.AI、英伟达的研究者联合提出了MMLongBench,旨在全面评估多模态模型的长文本理解能力。
来自香港中文大学(深圳)等单位的学者们提出了一种名为 DriveGEN 的无训练自动驾驶图像可控生成方法。该方法无需额外训练生成模型,即可实现训练图像数据的可控扩充,从而以较低的计算资源成本提升三维检测模型的鲁棒性。
在机器人操作中,物体运动往往涉及摩擦、碰撞等复杂物理机制。准确的物理属性描述可以实现对物体运动结果更准确的预测,并提升机器人在操作技能学习中的表现。
OpenAI 的 GPT-4o 在图像理解、生成和编辑任务上展现了顶级性能。流行的架构猜想是:
在今年 2 月的 DeepSeek 开源周中,大模型推理过程中并行策略和通信效率的深度优化成为重点之一。在今年 2 月的 DeepSeek 开源周中,大模型推理过程中并行策略和通信效率的深度优化成为重点之一。
HALO框架通过三大创新机制重塑多Agent(MAS)协作方式:层次化推理架构克服了认知过载问题,让智能体各司其职;动态角色实例化能针对不同任务匹配专业智能体;基于MCTS的搜索引擎自动探索最优推理路径。它能将模糊的用户查询转化为专业提示,分解复杂任务并动态调整执行计划。
DeepSeek-R1火了,推理模型火了,思维链(Chain-of-Thought,CoT)火了!
不再依赖语言,仅凭图像就能完成模型推理?
刚刚,昇腾两大技术创新,突破速度瓶颈重塑AI推理。FusionSpec创新的框架设计配合昇腾强大的计算能力,将投机推理框架耗时降至毫秒级,打破延迟魔咒。OptiQuant支持灵活量化,让推理性价比更高。
大语言模型(LLM)的生成范式正在从传统的「单人书写」向「分身协作」转变。传统自回归解码按顺序生成内容,而新兴的异步生成范式通过识别语义独立的内容块,实现并行生成。